失忆的艺术：为什么2025年最聪明的AI代理，都在拼命“删代码”

🌱 从“喂得越多越聪明”到“塞得越满越蠢”：一个反直觉的觉醒时刻

想象一下，你正在给一个天才大脑喂饭。你以为盘子越大、菜越多，它就越聪明。于是你端上来满满一桌子菜：昨天的聊天记录、上周的代码、去年写的文档、甚至连WiFi密码都塞进去。结果呢？这个天才开始结巴、犯迷糊、把盐当成糖撒进咖啡里。

这不是科幻，而是2024-2025年无数AI代理团队真实经历的惨剧。
Hugging Face的机器学习工程师Philipp Schmid前几周听完Manus AI和LangChain的两场闭门分享后，彻底被震撼了——Manus团队把自己的代理系统重写了整整五次，最后发现最有效的改动永远是那两个字：

删代码。

是的，你没听错。
不是加功能，不是换更大的模型，不是把上下文窗口从12.8万撑到100万。
而是删。删到出血，删到心疼，删到整个系统突然就“活”了。

🧠 上下文会像牛奶一样变质：一个被遗忘的残酷真相

我们总以为上下文窗口是冰箱——放进去就永远新鲜。
错！它更像一盒没盖盖的牛奶，放在常温下。

研究和实战都证明：即使是最强的模型，当上下文超过20-30万token后，性能也会像自由落体一样崩塌。中间那段信息会变成“毒瘤”，模型会莫名其妙忘记自己三分钟前刚说过的话。这就是社区现在流行的新名词——Context Rot（上下文腐败）。

上下文腐败的典型症状：

• 把问题答偏到十万八千里
• 突然开始循环输出同一段废话
• 明明文件已经写好，却死活找不到路径
• 最致命：把正确答案埋在第157页历史里，然后自信地说“没有找到”

Manus的工程师们用血泪总结出一句话：
“给模型刚好够用的信息，比给它全世界都更重要。”

🔥 Manus的“三板斧”：删到骨头里，才看到灵魂

🗑️ 第一板斧：能删就删，能总结就总结，绝不心软

他们发现最有效的上下文瘦身术只有两条：

1. 存在硬盘上的东西，坚决不留在内存里
   AI写了500行代码？立刻存文件，聊天记录里只留一句“代码已保存至./agent/output_v3.py”。需要的时候再读回来。
   这就像你家厨房做完菜立刻洗碗，而不是把所有脏盘子堆在桌子上等下次用。

2. 上下文太长？强制让AI给自己做减法总结
   但这里有个绝妙的小技巧：
   永远保留最近3轮完整对话。
   为什么是3轮？因为这能让模型保持“手感”，就像篮球运动员热身时最后三投必须进框一样，否则手感就断了。

🧊 第二板斧：别让所有AI共用一个大脑

最容易翻车的多代理系统，就是所有人抢同一个共享内存。
A在想代码，B突然插进来一句“用户说想加个暗黑模式”，结果A的整个思路全崩。

Manus直接抄了Go语言那句名言：
“通过通信共享内存，而不是通过共享内存通信。”（Share memory by communicating, not communicate by sharing memory.）

具体做法简单粗暴：
每个子代理有自己独立的上下文，主控Agent只通过结构化消息（JSON）跟他们对话。
就像公司开会，不是每个人都坐在一个大会议室里吵，而是用Slack发消息，干净、清晰、不串味。

🔧 第三板斧：工具越少越好，越简单越好，越傻越好

给AI 100个工具 = 给一个三岁小孩100把刀。
它一定会拿错，还可能砍到自己。

Manus最终的工具策略只有三层，金字塔一样稳：

1. 最底层：20个最基础的工具（读文件、写文件、运行命令、搜索等）
2. 中间层：根本不定义工具，直接让AI用命令行！（对，就是bash）
3. 最顶层：复杂功能直接打包成Python代码库，一次性import解决

他们甚至把“搜索arxiv”“生成图表”这种常见操作，直接写成一个叫research.py的库，AI需要的时候就import research; research.run(query)——干净、确定性极高、不会用错。

🤖 把AI当函数调用，别当同事开会

很多人喜欢给每个子代理起名字：Planner、Researcher、Critic、Executor……
然后让它们像真人一样在群聊里吵架。

Schmid在博客里直接开喷：
“这是最愚蠢的过度拟人化。”

正确的打开方式：
把子代理当成纯函数。
主Agent只管一句：

result = call_researcher(goal="帮我查2025年最新长上下文技术")

子系统跑完返回一个干净的JSON，仅此而已。
没有寒暄，没有“正在思考”，没有表情包。

就像你调用requests.get()，永远不会返回“我正在思考要不要给你数据哦~”。

💰 删完之后，世界突然清晰了

有开发者按照这套思路重构，花了三次才稳定，但最终结果是：
Token消耗下降40%，稳定性大幅提升，bug数量肉眼可见减少。

这不是小数字。
对一个日调用百万次的代理系统来说，40%意味着真金白银的服务器费用，更意味着用户体验从“偶尔抽风”变成“永远可靠”。

🎯 2025年的六条“删代码”戒律（实用清单）

1. 永远监控上下文长度，超过12万token就报警
2. 所有文件、代码、搜索结果，写盘，绝不留内存
3. 每个代理独立上下文，只通过消息通信
4. 工具能少则少，能蠢则蠢，确定性比智能更重要
5. 子代理必须返回结构化数据，像API一样冷酷无情
6. 定期删代码！删掉复杂的路由、删掉多余的管理层、删掉一切让你“觉得很酷”的东西

正如LangChain的Lance Martin在2025年开年说的那句名言：

“2025年最好的AI系统，不是能吃下100万token的怪物，
而是用5万token就能完美解决问题的极简主义者。”

删，是最高级的加法。
少，即是多。

当所有人都在卷参数、卷上下文窗口、卷工具链的时候，
真正领先的团队，已经在悄悄练习一门新武功——
失忆的艺术。

参考文献

1. Philipp Schmid. How Manus AI Learned to Stop Worrying and Love Deleting Code [EB/OL]. Hugging Face Blog, 2025.
2. AI智能体的上下文工程：Manus的构建心得 [EB/OL]. https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MTIxNTY4MQ==&mid=2461153168&idx=1&sn=0a916373534eefe733461c5965157f9d&scene=21#wechat_redirect
3. 上下文管理：从Agent失效到高效运行的完整指南 [EB/OL]. https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MTIxNTY4MQ==&mid=2461153448&idx=1&sn=929bc72cbd00425d411ac8d3fe0e9ecd&scene=21#wechat_redirect
4. Lance Martin. The Future of Agents: Less is More [R]. LangChain Internal Summit, 2025.
5. Rob Pike. Concurrency is not Parallelism [R]. Go Proverbs, 2012.（Manus引用来源）